一种自适应单入多出盲源分离方法

单入多出盲源分离SIMO_BSS(Single input multiple out blind source separation)是一种特殊的欠定盲源分离情况。目前算法过程中过多地需要根据个人经验判断,自适应差。针对此问题提出通过经验模态分解EEMD(Ensemble empirical mode decomposition)将由多路信号混合成的单路信号分解为多路本征模态函数IMFs(Intrinsic mode functions),采用主成分分析PCA(Principle com-ponent analysis)对多路本征模态函数自适应降维,并利用独立成分分析ICA(Independent component analysis)恢复出相互独立的多路源信号。最后,分别对周期混合信号、生物混合信号进行仿真,仿真结果表明在不同NSR条件下,与EEMD_ICA算法相比,速度快且分离效果较好。

单入多出系统下基于超奈奎斯特信号的多径信道盲估计

针对在单入多出系统下基于超奈奎斯特信号的多径信道盲估计,给出了超奈奎斯特信号的离散模型,并将其推广至单入多出系统下的多径信道模型中。然后,推导在单入多出系统下信道盲估计的基本算法,并证明信道可估计的条件。在此基础上,分析超奈奎斯特信号的噪声特点及其对算法的影响,并针对噪声对算法进行进一步的理论分析与优化。仿真结果证明,优化后的算法相比原始算法具有更优的性能。

一种基于跨层设计的协作多址接入方案

协作通信容许移动节点共享彼此间的天线以构建虚拟多入多出系统,可以有效获得空间分集增益。提出了一种结合网络分集多址接入(NDMA)和协作通信的随机接入方案,利用多天线接收,可以快速分离冲突数据包,实现多包接收的能力。理论分析和仿真结果表明,所提方案能充分利用空间资源,相比传统NDMA方案和TDMA方案,可以显著提高系统的有效吞吐量。

基于域的编译框架

传统的基于函数范围的后端编译框架是一种方便的程序划分方法 .然而 ,考虑到编译过程中的资源需求(例如编译时间和内存使用 )、代码性能以及编译功能 ,函数的范围大小以及结构并不是最适合进行程序分析和优化的程序划分 .在现代编译器为了尽可能地发掘指令级并行机会而寻求更复杂和时空复杂性更高的算法的情况下 ,这种不适应性变得更加突出 .当函数的范围很大时 ,时空复杂性很高的算法以函数为基本编译单位通常会导致编译时间太长和 (或 )内存消耗太多 .Hank提出了一种编译框架 ,使得优化的范围和结构可以得到一定的控制 .基于编译时间和优化机会的考虑 ,本文提出了一种新的基于域的编译框架 .同时 ,允许一些基于域的优化制导属性在不同的优化阶段之间被传递和观察 .这个基于域的编译框架已经在目标码为安腾 (Itanium)处理器的编译器ORC(OpenResearchCompiler)中实现 .实验结果表明 ,此框架在控制编译的时空复杂性方面是成功的 .

Turbo码中基4并行QPP交织器算法研究

为了最小化相邻比特之间的相关性,在Turbo编码过程中引入交织器。QPP交织器作为无竞争交织器,结构灵活,性能优良,然而计算过程比较复杂,增加了硬件电路的设计难度。为了解决这个问题,本文提出了一种简化的4路并行基4交织器算法。将交织地址的计算简化为递推计算,并进一步推导了4路并行基4条件下交织器设计,设计了一种单入多出(Single Input Multiple Output,SIMO)交织器。最后对所设计的交织器进行FPGA实现,仿真结果表明该交织器每个时钟可以并行输出8个正确交织地址,提升了Turbo译码性能。

大气湍流综合效应下空间分集接收性能研究

分析和研究大气湍流和瞄准误差综合效应下,空间分集接收技术对差分相移键控(DPSK)光通信性能的改善。在不同湍流情况下,讨论采用多入多出(MIMO)和单入多出(SIMO)空间分集技术的系统性能;并将3种分集合并技术对系统误码率(BER)和中断概率的影响进行分析;采用广义超几何方法推导出自由空间光通信(FSO)系统误码率闭合表达式。由分析和实验结果可知:空间分集技术可以提高系统误码率并降低中断概率,有效地改善大气湍流引起的信道衰落;当分集数增大时,系统性能改变越明显。对比3种分集技术,最大比合并接收分集技术最为优越。